* KIND, either express or implied.  See the License for the
 * specific language governing permissions and limitations
 * under the License.
 */
package org.apache.maven.repository.legacy;

import javax.inject.Named;
import javax.inject.Singleton;

import java.io.File;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.IOException;
import java.io.RandomAccessFile;
import java.nio.channels.Channels;
import java.nio.channels.FileChannel;

Chaque attribut possède un type.

Puis vous créez une instance de cette classe avec certaines valeurs et **Pydantic** validera les valeurs, les convertira dans le type adéquat (si c'est nécessaire et possible) et vous donnera un objet avec toute la donnée.

Ainsi, votre éditeur vous offrira un support adapté pour l'objet résultant.

Extrait de la documentation officielle de **Pydantic** :

{*../../docs_src/python_types/tutorial011.py*}

Der springende Punkt ist, dass eine Abhängigkeit aufrufbar („callable“) sein sollte.

Ein „**Callable**“ in Python ist etwas, das wie eine Funktion aufgerufen werden kann („to call“).

Wenn Sie also ein Objekt `something` haben (das möglicherweise _keine_ Funktion ist) und Sie es wie folgt aufrufen (ausführen) können:

```Python
something()
```

oder

```Python
something(some_argument, some_keyword_argument="foo")

///

## Den Token zurückgeben

Die Response des `token`-Endpunkts muss ein JSON-Objekt sein.

Es sollte einen `token_type` haben. Da wir in unserem Fall „Bearer“-Token verwenden, sollte der Token-Typ "`bearer`" sein.

Und es sollte einen `access_token` haben, mit einem String, der unseren Zugriffstoken enthält.

     * means: 3 entries, ban <code>org.foo group</code> (exactly, so <code>org.foo.bar</code> is allowed),
     * relocate <code>org.here</code> to <code>org.there</code> and finally globally relocate (see <code>&gt;&gt;</code> above)
     * <code>javax.inject:javax.inject:1</code> to <code>jakarta.inject:jakarta.inject:1.0.5</code>.
     *
     * @since 4.0.0

        ComponentUtil.register(virtualHostHelper, "virtualHostHelper");
        ComponentUtil.register(new MockFessConfig(), "fessConfig");

        inject(relatedContentHelper);
        inject(virtualHostHelper);
    }

    public void test_init() {
        // Setup test data
        List<RelatedContent> testData = new ArrayList<>();

        }
    }

    @Nested
    @DisplayName("Combine Tests")
    class CombineTests {

        @Test
        @DisplayName("Should combine two referral data objects")
        void testCombine() {
            // Setup first referral
            DfsReferralDataImpl first = new DfsReferralDataImpl();
            when(mockReferral.getTtl()).thenReturn(300);

 * to ensure visibility of changes across threads.
 *
 * <p>The class also provides methods to manage URL patterns for inclusion and exclusion, which
 * are stored as {@code Pattern} objects.
 */
public class MemoryDataHelper {
    /** Map of session IDs to URL queues for managing crawling queues. */
    protected volatile Map<String, Queue<UrlQueueImpl<Long>>> urlQueueMap = new HashMap<>();

     * @return property name
     */
    @Nonnull
    String property() default "";

    /**
     * parameter default value, may contain <code>${...}</code> expressions which will be interpreted at
     * inject time: see
     * <a href="/ref/current/maven-core/apidocs/org/apache/maven/plugin/PluginParameterExpressionEvaluator.html">
     * PluginParameterExpressionEvaluator</a>.
     * @return the default value
     */
    @Nonnull

E também teremos anotações/documentação em conformidade.

## Modelos aninhados

Cada atributo de um modelo Pydantic tem um tipo.

Mas esse tipo pode ser outro modelo Pydantic.

Portanto, você pode declarar "objects" JSON profundamente aninhados com nomes, tipos e validações de atributos específicos.

Tudo isso, aninhado arbitrariamente.

### Defina um sub-modelo

Por exemplo, nós podemos definir um modelo `Image`: